文章主题：量化投资, ChatGPT, 程序员, 投资效率
21世纪经济报道记者 陈植 上海报道
随着ChatGPT迅速崛起，它在投资策略建模方面能否替代程序员，正成为金融市场一大热门话题。
🚀金融界新动向！🔍全球量化投资者热议ChatGPT引领的投资革命！📈据业内消息透露，一些顶尖的欧美量化投资团队正在积极探索，将ChatGPT技术融入其交易策略中，试图验证其在实战操作中的潜力。🔥ChatGPT以其强大的语言生成能力，正颠覆着传统的投资决策方式，为金融市场带来了前所未有的创新机遇。投资者们纷纷关注这一新兴趋势，期待ChatGPT能像AI的精准预测一样，在投资领域展现出超乎想象的效果。🔍通过深度学习与数据分析，量化投资有望迎来智能化的新篇章，ChatGPT或成为关键推手。📈然而，值得注意的是，任何新技术的应用都需要谨慎对待，确保其在实操中的稳定性和有效性。未来，我们或许会看到更多基于ChatGPT的投资策略出炉，同时也将见证技术如何助力投资者在波动的市场中找到新的导航路径。👩💻投资界的新星正在升起，让我们拭目以待！
值得注意的是，在国内量化投资领域，ChatGPT能否替代程序员，同样颇受争议。
🌟量化私募专家揭示：ChatGPT虽火，投资策略迭代背后仍是程序员的超能优势🔍在金融市场的创新浪潮中，ChatGPT以其强大的智能化潜力引发了广泛关注，不少量化私募人士对此寄予厚望，期待其能在投资策略的升级迭代中发挥关键作用。然而，据行业内部人士透露，尽管ChatGPT带来了技术上的革新可能，但在实际操作层面，程序员的专业技能和效率仍然是无可替代的核心力量🌟。在投资策略的执行过程中，算法的精确性和实时性固然重要，但程序员丰富的经验、对复杂系统的深度理解以及快速响应市场变化的能力，仍是提升投资决策速度和质量的重要保障。他们如同金融领域的精密机械师，用代码编织出精准的投资逻辑，确保每一步都稳健前行。\🚀尽管ChatGPT为投资策略的创新提供了可能，但它并不能完全取代程序员在投资领域的专业价值。两者相辅相成，共同推动着投资行业的发展革新🌈。
“事实上，ChatGPT等人工智能技术之所以在投资策略建模领域受到重视，一大重要原因是它能基于海量数据的分析挖掘，找到一些不为大家所知的投资规律，但这些投资规律能否在实盘交易环节发挥作用，仍是未知数。”一位国内量化私募基金人士向记者指出。首先，金融市场里的信息与回报之间的因果关系相当复杂，ChatGPT完全依赖信息数据挖掘分析，未必能完全掌握上述复杂因果关系；其次，金融市场交易的实质，依然是人们不同情绪与心态的博弈，但ChatGPT未必能精准掌握各类交易人群的情绪与心态变化，进而做出最佳的投资决策。
一位量化交易领域的专业人士指出，当前程序员具备三大无可替代的核心竞争力：首先，随着数据量的爆炸性增长，他们熟练掌握的数据处理技术栈对于高效解析海量信息至关重要，这正是量化工程师出身的专业人士构建系统的核心价值；其次，快速适应程序更新迭代是量化私募持续发展的关键，程序员的这种灵活性有助于业务扩展和策略优化；最后，交易成本中的细微问题往往直接影响业绩，程序员精准的问题解决能力能够针对投资策略执行中的每个环节进行定制化处理。
🌟投资效能升级是量化私募实现超额收益的关键推手🌟程序员的独特价值在于他们对提高效率的卓越贡献🔍，他们的技能在金融领域中无可替代，助力优化投资策略。💪通过算法和代码的创新，他们驱动了投资决策的精准与快速，从而显著提升整体绩效。SEO优化提示：#量化私募 #程序员优势 #投资效率升级
上述国内量化私募人士向记者直言，目前他们也在尝试将ChatGPT等AI人工智能科技应用在投资策略建模领域，但他们发现，程序员的作用依然难以被替代。究其原因，一是ChatGPT自动生成的量化投资策略未必“完美”，需要程序员根据实际交易环境做出优化改良，才能在实战环境创造更佳业绩；二是金融交易的实质是人们心态与情绪的博弈，更需要程序员根据最新的金融市场情绪变化，对某些ChatGPT所生成的投资策略进行取舍，确保相关私募产品不会“踩雷”。
5月6日，“股神”巴菲特在伯克希尔哈撒韦年度股东大会表示，人工智能可以改变全球的面貌，却改变不了人的想法和行为。
程序员缘何难以替代
ChatGPT自动生成的投资策略能否“跑赢”程序员研发的金融产品，正日益受到金融市场的密切关注。
🏆刚刚！Finder.com发布的🔥新研究揭示，ChatGPT推荐的38家上市公司的股票组合在过去的5周里，以惊人的4.9%涨幅霸屏市场，相比之下，Interactive Investor的10只热门基金产品平均收益却下滑至-0.8%，这简直是投资领域的闪电战！📊这项实验数据无疑为投资者们带来了震撼，ChatGPT的智慧选择展现出强大的潜力，其推荐策略在短期表现上明显超越了传统的金融平台。投资者们纷纷将目光投向这个新兴力量，期待它能带来更多的惊喜。🔍值得注意的是，尽管ChatGPT的成功引发了热议，但请理性看待，任何投资决策都需要全面分析和谨慎权衡。毕竟，长期稳健才是王道！🛡️SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT股票表现”, “Interactive Investor收益对比”, “短期投资策略”, “理性投资”等，适当增加表情符号以提升可读性。
🌟投资界热议：ChatGPT的投资策略并非万能公式🔍虽然个别案例引发了关注，但华尔街资深对冲基金经理坦诚，ChatGPT短期内的表现并不能保证其生成的投资策略在长期竞争中超越热门基金产品🏆。他们曾试图通过这款人工智能工具构建策略，却遭遇了现实的挑战——大部分由ChatGPT自动生成的量化投资建议并不具备实战交易中的盈利能力预期Profitability.这并非偶然，ChatGPT的智慧虽强大，但其生成的投资决策缺乏个性化的深度分析与长期视角，无法完全替代专业投资者的经验和判断Excel表格≠金融智慧。对于寻求投资指导的用户来说，谨慎对待并结合自身需求才是明智之举不要盲目迷信技术，毕竟，真正的成功往往源于对市场的深刻理解和人性洞察🧠。
他直言，任何量化投资策略要进入实战交易环境，首先要在模拟实盘环节与回测系统取得成功，但他们经过模拟实盘与回测研究发现，多数由ChatGPT自动生成的量化投资策略都遭遇“业绩滑铁卢”。究其原因，一是有些ChatGPT所生成的投资策略缺乏良好的外部柜台交易环境，导致其实际业绩远远低于预期值，二是有些ChatGPT所生成的投资策略与当前资本追逐热点“完全不匹配”，导致业绩很快“一落千丈”。
上述国内大型量化私募机构CTO告诉记者，投资机构开展模拟实盘与回测研究的最终目的，就是进行实盘交易。在构建回测系统环节，最常见的一点是要保证回测和实盘的一致性。这同样离不开程序员的努力。
“这背后，是不同投资策略需要不同的交易系统与回测系统，这一方面需要程序员针对投资策略特性进行特定优化，从而获得较好的回测系统或实盘系统，另一方面程序员需通过对投资策略在模拟实盘与回测系统的业绩进行分析汇总，找出相关问题进行针对性地调整解决，进一步提升投资策略的投资效率。”他指出。这恰恰是程序员难以被各类AI取代的核心优势。目前，程序员对投资效率的提升，还体现在交易的方方面面，比如在实际环节，研究员通常会在限定时间内开展更多的回测尝试，比如尝试不同的参数，不同的策略，不同的模型或下单方式等，从而给投资策略创造更好的外部柜台交易环境等，以争取更高超额回报；此外，程序员可以尽量减少额外的资源占用，进一步提升研发效率。
前述华尔街对冲基金经理向记者指出，目前ChatGPT在投资策略建模与应用过程面临的另一大短板，是投资机构很难了解ChatGPT所生成的投资策略背后的“投资逻辑”。具体而言，越来越多欧美投资机构发现ChaGPT所生成的投资策略就像是一个“盲池”，没人知道它到底对哪些数据做出分析挖掘，找到哪些投资规律，这些投资规律的逻辑是否“合情合理”，能否在实战交易环节创造可观回报。
此外，不少欧美量化投资对冲基金不清楚ChatGPT所生成的投资策略能否在不同柜台交易环境均创造可观的回报。事实上，同一个投资策略在性能截然不同的柜台交易环境下，往往会产生较大的收益差距。但要创造良好的柜台交易环境，同样离不开程序员的协助。
“目前，我们更倾向于将ChatGPT自动生成的投资策略与程序员研发的投资因子与外部柜台交易环境进行融合，通过彼此的扬长补短，令投资策略创造更佳的业绩表现。”这位华尔街对冲基金经理指出。
ChatPDT在投资策略建模的“短板”
在业内人士看来，ChatGPT之所以被众多欧美投资机构用于研发新的投资策略，一个重要原因是它能对海量数据进行分析挖掘，找到不少不为公众所知的投资规律。
目前，ChatGPT覆盖的数据量达到约1750亿个变量，涵盖过去数十年的各类文本资料。
但与此同时，也有不少欧美投资机构发现ChatGPT在投资策略建模方面所面临的最大挑战，恰恰就是“数据太多”。
具体而言，一是数据越多，“噪音”越大。若ChatGPT所自动生成的投资模型过多聚焦那些“噪音”数据（即未必能对投资成效发挥直接作用的高价值数据），可能会导致其投资成效“大打折扣”；二是ChatGPT在对海量数据进行分析挖掘时，往往可能会忽视某些金融市场交易常识与投资准则（或是经济学原理），令相关投资策略面临潜在的投资风险。
因此，越来越多欧美投资机构都在尝试人工介入，即派遣程序员要么先过滤掉某些“噪音”数据，再使用ChatGPT进行投资策略建模；要么在ChatGPT开展数据分析挖掘环节，通过技术手段先植入相关金融市场交易常识与投资准则，提升其投资策略的“可解释性”与“业绩可预测性”。
在前述国内大型量化私募机构CTO看来，这的确给量化投资机构程序员提成新的挑战，一方面随着数据量达到PB级别，程序员出身的量化工程需需要构建专门的技术栈系统，对海量数据进行处理；另一方面程序员需要适应更快的AI技术或投资建模迭代速度，以支持私募机构相关业务发展。
在业内人士看来，要将ChatGPT等人工智能技术应用在投资策略建模以获得稳健的超额回报，还需相当长的征途。但是，这并不意味着程序员与AI技术互不兼容。一方面ChatGPT等AI技术的海量数据分析挖掘能力，为程序员处理各类信息数据并提升投资效率提供巨大的帮助，另一方面程序员也能根据模拟实战业绩汇总分析，为众多ChatGPT等人工智能技术自动生成的投资模型创造更好的柜台交易环境与策略优化赋能，从而令后者在实战环节创造更佳的业绩表现，助力私募产品业绩更上一层楼。
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